智面玄赏联合创始人李男：人工智能赋能招聘行业——从效率革新到平台经济重构｜2025极新AIGC峰会演讲实录

2025年12月26日，【想象·2025极新AIGC峰会】在上海浦东浦软大厦成功召开。智面玄赏联合创始人李男女士在会上做了题为《AI时代招聘变革》的演讲。重点分享了智面玄赏发展情况、发展历程以及他们在AI招聘赛道的实践心得。

智面玄赏联合创始人 李男

李男重点提到以下几点：

“在企业普遍追求降本增效的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。“

“企业悬赏方+ 人才推荐构起招聘飞轮”

“数据积累需要时间沉淀，而算法优化又依赖海量数据，这正是平台经济的核心壁垒。”

以下内容为嘉宾分享实录，经极新整理，希望能给大家带来收获。

大家下午好！今天，我将为大家分享人工智能在招聘行业的应用实践与发展趋势。过往，我曾在外企与国企长期从事人力资源领域的 IT 研发工作，正是这段经历，让我们在此次 AI 浪潮中，深度参与了人力资源板块的技术研发与市场应用探索。

01

传统招聘步履维艰

“在企业普遍追求降本增效的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。”

在人工智能时代，医疗、法律、生物医药等多个行业均迎来了技术变革，而招聘领域作为一个细分但落地性极强的场景，同样展现出巨大的技术应用价值。相信大家都有过这样的体验：AI 时代来临之前，企业招聘往往要经过一轮、两轮，甚至三轮、五轮、八轮面试，但即便如此，发出 offer 后仍可能发现候选人与岗位的匹配度不够精准。这一行业痛点，也让招聘领域成为最早通过人工智能技术实现突破的场景之一。

从市场规模来看，官方数据显示，2025年全球 AI 招聘市场规模已达到 120 亿人民币。其中，AI 智能面试单品在全球市场的覆盖率尤为突出，以北美为主的地区覆盖率超过 70%，而 AI 技术为招聘效率带来的提升更是达到三倍以上，充分印证了技术落地的商业价值。

回望人工智能时代之前的传统招聘模式，其效率短板尤为明显。在企业普遍追求 “降本增效” 的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。具体来看，传统招聘的核心痛点集中在三个方面：

第一是招聘成本高。目前，全球范围内尤其是国内，猎头业务的整体招聘成本呈下降趋势，仅在人工智能等高精尖领域，招聘成本仍保持增长态势。同时，高单次招聘成本的岗位重复招聘率极高，至少达到 30%，造成了大量资源浪费。

第二是简历筛选压力巨大。无论是现在还是十年前，企业校招的简历量都庞大到难以想象 —— 早年甚至出现过 “成车拉回简历” 的情况。对于 HR 而言，人工筛选简历不仅耗时耗力，还存在评判标准不统一、误差较大的问题。而人工智能技术的应用，让简历筛选成为招聘全流程中效率提升最显著的环节。

第三是岗位与候选人的匹配度不足。2023 年大模型技术成熟后，这一问题得到了有效改善。随着底层模型效果持续优化，人岗匹配度不断提升，偏差也逐渐缩小，从根本上解决了传统招聘中 “人岗错配” 的核心痛点。

我们从 2020 年起便专注于人工智能在招聘领域的研发工作，见证了行业的快速发展。目前，AI 招聘在企业中的应用增长率同比保持在 30%~70%，这一增长背后，是技术架构的持续迭代与完善，主要分为三个核心层级：

第一层是感知层，整合了多种底层技术，包括语音识别、面部识别、简历解析、传统 OCR 技术以及基于大模型的简历解析、自然语言处理等，为招聘全流程提供基础数据支撑。

第二层是认知层，核心围绕 NLP 语义理解与知识图谱展开。在 2023 年 GPT 等基础模型成熟之前，我们于 2020 年至 2022 年期间，构建了 1500 个岗位的知识图谱与行业模型。同时，我们还建立了千万级智能标签体系，支撑人力资源任职资格体系模型的运转。如今，简历解析技术已升级至大模型级别，精准度与效率大幅提升。

第三层是决策层，涉及多种算法的深度应用，包括匹配算法、打分算法、人岗匹配模型、风险评估以及预测分析等。随着基础模型技术的成熟，招聘领域已实现智能筛选、AI 面试、数据分析、人才库激活及全流程自动化的完整闭环。

02

AI重新定义招聘流程

“企业悬赏方+ 人才推荐构起招聘飞轮”

今年 9 月前，我们已将 AI 招聘领域的所有工具整合为全流程解决方案，其中包括 HR 助手、问答助手等产品，并基于知识图谱与大模型完成了 LG 工程升级，实现了工具间的协同联动。

在具体业务场景中，AI 技术的价值得到了充分释放：

其一，简历筛选效率实现质的飞跃。我曾有过一天审阅数千份中英文简历的亲身经历，人工筛选不仅误差大，且难以做到精细化评判。而通过人工智能技术，从 NLP 处理、标注到匹配，几十秒内即可完成上百份简历的处理。目前，我们的平台已累计处理千万级简历，能够在短时间内完成企业人才库的全域搜索、标签标注与匹配度排序。

其二，AI 智能面试全面普及。如今，AI 面试已成为求职市场的常态 —— 我此前参与 00 后交流局时发现，实习与就业阶段的年轻人几乎都有过 AI 面试的经历。除校招与实习生招聘外，AI 面试在骑手、制造业等蓝领招聘场景中的覆盖率可以达到 100%，且能够独立完成面试决策。这得益于蓝领岗位的评价标准高度统一，而 AI 面试官可实现 7×24 小时远程办公，大幅降低了企业的招聘成本与时间成本。

早在 2020 年，受远程办公趋势推动，国内企业开始逐步接受线上面试方案，我们也于同年启动 AI 面试产品研发，历时两年完成了 1500 个岗位的全岗位模型构建。目前，市场上企业自建或外部提供的 AI 面试工具已日趋丰富。

其三，智能人岗匹配精准度持续提升。这一功能以知识图谱为核心驱动，依托人力资源胜任力行业模型，结合大模型与知识图谱的双重优势，构建岗位能力框架，不仅能识别候选人的显性技能，还能挖掘其隐形技能与发展潜力。因此，我们在为高校学生做就业指导时，常会建议他们在面试中充分分享自身经历，以便 AI 抓取更全面的信息，提升匹配精准度。

此外，AI 技术还赋能数据分析与预测场景，通过多维度数据看板，为企业提供离职预警、招聘渠道投放建议等决策支持，最终实现招聘周期缩短、成本降低、匹配度提升、猎头费用占比下降等多重价值。

基于上述技术与场景积累，我们推出了 “智面玄赏” 平台，重新定义招聘流程。目前，我们已在北京、上海、杭州、成都、深圳等地布局全国办公场地，业务发展历程清晰：2020 年启动多模态建模项目；2022 年完成 1500 个岗位的 AI 面试产品体系搭建；2023 年至 2024 年，持续拓展应用场景，覆盖高校毕业生就业、退役军人安置、社区灵活就业、公务员面试、企业社招等多个领域。

2023 年 AI 时代全面来临后，我们意识到单纯 “卖工具” 的商业模式竞争激烈，因此决定向更高维度的平台经济转型。通过两年的深耕，我们的 C 端用户已突破千万，B 端企业用户在今年9月商业化测试开始半年内达到 6 万家。未来，我们的目标是到 2026 年至 2027 年，成为企业用户超 2000 万、总用户过亿的头部 AI 招聘平台。

为支撑平台发展，我们的语音、文本处理等核心能力均来自自研系统与模型，结合大模型及胜任力模型的 rag工程，将招聘领域知识图谱深度融入大模型，实现人力资源行业模型的迭代升级，全面服务企业人力资源部门的智能化转型。

目前，我们已构建起 AI 招聘智能体矩阵，涵盖 AI 招聘人才寻访,AI简历筛选,AI HR问答 Agent、AI 面试官等核心产品。平台创新推出 “悬赏招聘” 模式：企业开通悬赏功能后，HR、求职者或身边有求职资源的人可参与 “揭榜”，同时 AI 人才寻访工具会在全网筛选候选人，候选人成功入职后，推荐者即可分得悬赏奖金。这种以结果为导向的招聘模式，将成为未来企业招聘确定性结果的主流.

值得一提的是，今年红杉中国推出的 Raas 模式，我们早在2023便已完成规划，今年正式上线后运营效果良好。平台构建了 “企业悬赏方 + 人才推荐方” 的双边经济模式 —— 招聘平台本质上是双边经济驱动，我们通过悬赏与揭榜的赏金分配机制，实现了企业、推荐者与求职者的三方共赢。

03

打破平台经济核心壁垒

“数据积累需要时间沉淀，而算法优化又依赖海量数据，这正是平台经济的核心壁垒。”

我们已服务多家标杆企业：去年及前年，部分互联网头部企业的校招面试工作由我们全程承接；众多 AI 科技企业借助我们的工具，在校园招聘团队尚未完善的情况下，高效完成了招聘任务；在制造业及骑手等蓝领招聘场景中，我们的 AI 面试官与招聘解决方案得到了广泛应用。此外，我们还为央国企提供高阶服务，包括干部盘点、行业人才库建立等，满足其政策合规要求。

平台经济的核心逻辑在于双边经济的数据飞轮效应：通过 1000 万注册用户的初始数据积累，逐步丰富数据维度，再通过算法匹配持续提升精准度与用户体验。对于企业人力资源部门而言，仅需发布岗位需求，后续全流程招聘工作均可由 AI 完成。一旦数据飞轮启动，便会形成自我强化的正向循环 —— 数据积累需要时间沉淀，而算法优化又依赖海量数据，这正是平台经济的核心壁垒。

结合实践经验，我们为企业人力资源部门的 AI 转型提供三步实施路径建议：

第一步，试点先行。建议企业先从少数岗位切入，部署 AI 招聘工具，通过 1-2 个岗位的成功实践，验证技术价值与落地效果。

第二步，重建人才画像与胜任力模型。基于试点阶段的经验，优化岗位人才画像，完善胜任力模型，为全面推广奠定基础。

第三步，积累合规数据，优化算法，构建长期竞争优势。通过持续的数据积累与算法迭代，逐步建立企业在招聘智能化领域的核心竞争力。目前，我也在为多家企业提供这一转型过程的咨询与支持。

总而言之，在 AI 与平台经济的双重驱动下，招聘行业正从人力密集型向智能驱动型全面变革。AI 技术不仅带来了高效、精准的招聘体验，更实现了消除主观偏见、提升匹配度、缩短招聘周期的核心价值，彻底革新了传统招聘流程。如今，已有 AI 企业成立 5 年便成功 IPO，我们也已迈入发展第五年，实现了从技术研发到平台成型的跨越，构建了 C 端与 B 端双螺旋增长驱动的格局，达成了现金流正向循环。

明年，我们将在品牌宣发、用户增长与用户体验优化方面加大投入，力争在 2026 年至 2027 年成为中国头部 AI 招聘平台。以上就是我的分享，谢谢大家！

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